Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation SocietyVol. 18, No. 11 pp. 644-652, 2017

https://doi.org/10.5762/KAIS.2017.18.11.644ISSN 1975-4701 / eISSN 2288-4688

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노인의 스마트 폰 게임 중독 경향에 따른

뇌파 비대칭(asymmetry)와 연결성(Coherehnce)의 정량화뇌파(QEEG) 비교 분석

원희욱서울불교대학원대학교

Comparison of QEEG between EEG asymmetry and Coherehnce with elderly people according to smart_phone game Addiction Tendency

Hee Wook WeonDivision of cognitive-neuroscience, Seoul University of Buddhism

요 약 본 논문은 노인의 스마트폰 게임 독 성향 여부에 따른 뇌 비교 분석을 하고자 하 다. 즉 정량화 뇌 결과에서

비 칭과 연결성에 한 비교 분석을 통하여 스마트폰 독이 뇌 와 수면 문제와 우울 등의 정신건강에 미치는 향에 해

비교분석을 실시하 다. 본 연구의 참여자는 스마트폰 게임 독 성향이 있는 노인1명과 스마트폰을 사용하지 않는 노인 1명 총 2명이다. 참여자의 스마트폰 독 성향은 스마트폰 독 척도를 통해 측정하 고 뇌 분석은 정량화 뇌 분석(QEEG)을 사용하 다. 결과는 다음과 같다. 첫째 스마트폰 게임 과몰입 증상을 보이는 노인과 스마트폰 비사용자 노인의 뇌 는

개폐안시 모두 비 칭(asymmetry)에서 차이를 보 다. 둘째 스마트폰 과몰입 증상을 보이는 노인과 스마트폰 비사용자노인은 개폐안시 연결성에 있어 차이를 나타냈다. 이를 통해 뇌 분석 비교를 통해 스마트폰 게임사용이 뇌의 인지작용에 미치는

향에 한 탐색을 실시함으로써 노인성 인지장애와 스마트폰 사용과의 계 양상을 탐색했다는 것에 그 의의가 있다. Abstract The purpose of this study was to analyze the EEG according to the elderly 's tendency to be addicted to smartphone games. We compared the effects of smartphone addiction on mental health such as brain waves, sleep problems and depression through comparative analysis of asymmetry and connectivity in quantitative EEG results. Thestudy participants were two elderly people who were addicted to smartphone game and one elderly person who didnot use smartphone (Ed- to confirm: only 3 participants?!). The participant 's addiction tendency of smartphone was measured by using the smartphone addiction scale and EEG (QEEG) was used for EEG analysis. The results are as follows. First, the brain waves of elderly people and smartphone non-user elderly who showed symptoms of immersion and smartphone game showed a difference in asymmetry in both opening and closing anisles. Second, therewere significant differences in the openness and the anxiety of the elderly who were immersed in the mobile phoneand the elderly who did not use the smartphone. Through this, it is also meaningful to explore the relationship between senile cognitive impairment and smartphone use by exploring the effect of smartphone game use on brain cognitive function through comparison of EEG analysis.

Keywords : Asymmetry, Coherence, Elderly, Qeeg, Smart_phone Addiction

*Corresponding Author : Hee Wook Weon(Seoul University of Buddhism)Tel: +82-10-7600-5815 email: soojiwon@hanmail.netReceived October 16, 2017Accepted November 3, 2017

Revised (1st October 30, 2017, 2nd November 2, 2017)Published November 30, 2017

1. 서론

미래 창조 과학부와 한국 정보화 진흥원이 발표한

‘2016 인터넷/스마트폰 과의존 실태조사’에 의하면 60

이상 노년층 2,143명 약 250명(약 11.7%)이 스마트 폰 사용 과의존 험 군으로 나타났다. 이 연구를 기 으

노인의 스마트 폰 게임 중독 경향에 따른 뇌파 비대칭(asymmetry)와 연결성(Coherehnce)의 정량화뇌파(QEEG) 비교 분석

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로 하면 재 국내 60 이상 인구 100명 12명이 스마트 폰 독 험군인 것이다. 이 듯 노년층의 스마트

기기 독에 한 험성이 실 으로 증가하고 있음에

도 불구하고 국내의 스마트 폰 독 연구는 주로 청소년

이나 학생들을 심으로 한 연구가 다수이다[1]. 이러한 맥락에서 국내의 노년층을 상으로 한 스마

트 독 연구는 미흡한 것이 실이다[2]. 국내의 노년층을 상으로 한 스마트 폰 독 연구가 부족한 이유는

노년층이 청소년과는 다르게 스마트 폰 사용에 있어서

독이 되지 않을 것이라는 편견이 존재하기 때문이다

[3]. 이는 노년층은 기본 으로 스마트 기기 사용이 친숙

하지 않아 사용하기 힘들 것이고, 신체 노화로 청소년

만큼 독 사용에 제한이 있다는 것이다. 즉 노년층이란 연령의 특징으로 인하여 독의 문제가 논외로 고려

되는 측면이 존재한다[4]. 그런데 스마트 폰은 휴 가 용이하며 시간과 장소의

어려움 없이 사용가능 하기 때문에 간단한 사용법만을

숙지하면 노년층에게도 스마트 폰은 소일거리용이나 사

회와의 상호작용이 충분히 가능한 기기가 된다. 그럼에도 불구하고 노년층에게는 스마트폰 기기의 정확한 사용

정보에 한 교육이나 험성에 한 고지나 교육이

무하기 때문에, 노년층에게서 나타나고 있는 스마트기기의 남용과 오용이 증가하는 것은 당연한 결과라고 할 수

있다[5]. 더구나 노년층의 독 스마트 폰 사용은 실질

으로 노화와는 다른 심각한 손상과 문제를 일으킬 수

있다[3]. 그런데 독 스마트폰 사용에 따른 문제에

해서는 노년층을 상으로 한 연구는 극히 드물다. 한편 학생을 상으로 한 연구[6]에서 장시간 스마

트 폰 사용은 정서 인 불안정, 잦은 분노감과 수면장애로 인한 불면증, 우울감, 불안감이 증가한다고 하 고, 다른 연구[7]에서는 스마트 폰 독이 만성 우울과 무기력을 증가시키고 불안을 증가시킨다고 하 다. 그러면서 노년층 등 다른 연령에서도 스마트 폰 독이 우울, 무기력, 불안을 높일 가능성에 해 논의하 다. 노년층의 스마트폰 사용에 한 연구는 독

이 아닌 기기 사용을 통한 생활 복지 측면에서 근한

연구가 다수이다[8, 9]. 때문에 노년층들이 쉽게 사용가능한 스마트 폰에 한 험성이나 부작용에 한 정

보는 제공되고 있지 않고, 이에 한 연구 한 미흡하다.한편 노년층에서는 나이와 불면의 정도가 정 상

을 이루고, 수면장애 기간이 장기화되면 우울증을 야기

하여 이는 결국 노인들의 삶의 질을 낮춘다[10]. 따라서 노년층의 삶의 질 증가에는 수면 장애나 생활 습 의 개

입이 필요하다고 할 수 있다. 그러나 스마트 폰 독이 노년층에게 불면으로 인한 수면 장애와 우울감을 증가시

키게 하는지에 한 근거는 미흡하다. 국외의 경우 이러한 독 사용에 한 연구[11]와

이를 진단하기 한 객 도구나 자료로서 정량화 뇌

분석 사용이 증가하는 추세이다[12]. 즉 뇌 의 특이

과 이상치를 찾아 스마트 폰 사용과 독 측면을 생

리 인 방향으로 근해보고, 각 두뇌의 치별 지배

뇌 의 차이를 통해 심리 , 정서 상태와의 상호 련

성을 악하여 재 개입에 한 로그램을 개발하고자

하는 것이다. 그러나 국내에서는 그 필요성에 비해 정량화 뇌 혹은 생리 진단 도구를 사용하여 노년층을

상으로 한 연구는 미흡하다[13]. 따라서 본 연구는 스마트 폰 게임을 장시간 사용하는

노인의 정량화 뇌 와 스마트 폰 게임을 하지 않는 노인

의 뇌 를 비교 분석해 보고자 한다. 이를 통해 노년층의 스마트 폰 사용에 한 생리 진단 자료와 임상 근거

와 자료를 확보하고자 한다. 한 뇌 분석과 그 비교를

통하여 스마트 폰 사용이 뇌의 인지작용에 미치는 향

에 한 탐색을 실시함으로써 노인에게 심 질환 뿐

아니라 노인성 인지장애와 스마트 폰 사용과의 계양상

을 탐색해 보고자 한다.

2. 연구방법

2.1 연구대상자의 특징

연구 참여자는 총 2인으로서 다음과 같은 인구 통계학 특징을 가지고 있다. 참여자1은 여성으로서 67세이며, 주호소 문제는 어지

럼증과 불면증, 우울감을 호소하고 있다. 개인특성으로는 키 150cm에 몸무게 68kg이며 특징 인 병력은 없었

다. 고 압 약을 복용 이 다. 참여자1의 경우는 불면증을 감소시키기 하여 주변

사람들의 이야기를 듣고 휴 폰 게임을 실시하다가 독

이 된 경우이다. 하루에 을 떠서 감을 때까지 휴 폰을

손에서 놓지 않으며 지속 으로 게임을 하고 있다고 보

고 하 다. 참여자 2는 68세의 여성이며 키 152cm, 몸무게 72kg

한국산학기술학회논문지 제18권 제11호, 2017

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이다. 그녀는 재 핸드폰게임을 하지 않고 있으며 스마트폰이 아닌 일반 인 2G폰을 사용하고 있었다. 그녀는 특이한 병력이나 약물을 복용하지 않고 있다. 이에 한 구체 인 표는 다음과 같다.

Spec. Participant 1 Participant 2Gender Female Female

Age 67y 68y

Chief problemDizziness,Insomnia,depression

None

Personal history None NoneFamily history None None Height, Weight 150cm, 68kg 152cm, 72kg

ROS medication about hypertension None

Others Hwatu game using smart phone, all day

using 2G silver phone

Scale score 51(addicted) 3

Table 1. Participants

2.2 측정

2.1.1 성인용 스마트폰 중독 척도

연구 참여자 1, 2의 스마트폰 독 경향성을 악하기 하여 김교헌, 변서 , 임숙희(2016)[14]가 개발한 성인용 스마트폰 독 척도를 사용하 다. 이 척도는 6요인( 성, 기분 환, 갈등, 내성, 단, 재발)의 총 18문항으로 구성된 4 리커트식 척도( 아니다: 0 - 매우 그 다: 3)로 최소 0 에서 최 54 이며, 수가 높을

수록 스마트폰 독 경향이 높은 것으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 성인용 스마트폰 독 척도를 사용하여 연구

참여자들의 독 경향성을 측정하 다.

2.1.2 정량화 뇌파 측정 및 분석

정량화 뇌 측정을 해 Brainmaster Discovery 24E-24Channel qEEG를 사용하 다. Brainmaster Discovery 24E는 neuriGuidem Loreta, SKIL,과 WinEEG와 같은 뇌 정량화 소 트웨어를 사용하여 진

단 가능한 도구이다. 뇌 측정 시 편안한 의자에 앉아

감은 상태의 배경뇌 를 훈련 후로 뇌 기록을 받아

측정하 다. 뇌 측정을 해 극 모자를 착용하고 모

든 극의 임피던스는 5,000Ohm 이하로 하 다. 이후 두피에서 받은 아날로그 신호는 AD converter를 통해 디지털 신호로 환시켜 국제 10-20시스템에 따라서 19개의 역(Fp1, Fp2, F7, F8, F3, F4, Fz, T3, T4, C3,

C4, Cz, T5, T6, P3, P4, Pz, O1, O2)에 두 개의 Ground 극(Fpz, Oz)을 추가하 다. 이 때 Artifact는 1∼35Hz에서 여과하여 제거하 고 200epoch(1epock=1 ) 동안 256의 표본 추출 속도로 디지털화 하는 로그램을 사용하 으며, Reference 극은 양쪽 귓불 A1, A2에 부착하고 뇌 변화를 측정하기 해 마이크로 볼트의

값으로 정량 분석하 으며, Montage는 Linked Ear로 측정하 다. 측정된 뇌 자료 분석은 고속푸리에 변환인

FFT(Fast Fourier Transform)를 한 후에 주 수 역에

따라 Power Spectrum을 구분하 다. 이에 따라 Delta Wave(0-3Hz), Theta Wave(4-7Hz), Alpha Wave(8-13Hz), Beta Wave(14Hz-30Hz) 주 수 구간을 4종류의 Brain map(Delta Wave map, Theta Wave map, Alpha Wave map, Beta Wave map)에 입하여 Brain mapping이 이루어지게 하 다. 이에 하여 결과에서 Brain Mapping을 기록하 으며. 수치를 기록 그래 로 비교 분석하 다.

3. 결과

3.1 성인용 스마트폰 중독 측정 결과

연구 참여자 1의 ROS를 기반으로 하여 연구 참여자 1과 연구 참여자 2의 스마트폰 독 척도를 체크하고 난 이후 결과는 다음과 같다. 연구 참여자1은 총 54 으로

독군으로 분류되었다. 한편 연구 참여자 2의 경우는 기분 환 문항에서만 각 1 씩 총 3 을 기록하여 연구

참여자 1과는 조 인 결과를 나타냈다.

Prominence

Diversion conflict toleran

ceWithdrawal Relapse total

Par1 9 9 9 9 9 9 54

Par2 0 3 0 0 0 0 3

Table 2. Results of the smart phone addiction inventory.

3.2 Z-score FFT분석을 통한 두뇌 지도 요약

결과(Brain Mapping Summary)

Brainmaster Discovery 24E - 24Channel qEEG를 사용하여 정량화뇌 분석의 표 화된 요약수치의 결과는

다음과 같다. 우선 폐안시의 참여자들의 결과이다. 스마트 폰 게임에 한 과 몰입 증상을 보인 연구 참여자 1

노인의 스마트 폰 게임 중독 경향에 따른 뇌파 비대칭(asymmetry)와 연결성(Coherehnce)의 정량화뇌파(QEEG) 비교 분석

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의 표 화 검사를 실시한 결과(Z-score Summary), 참여자 1은 폐안시 비 칭(asymmetry), 연결성(coherence), 모양(Phase lag)에서 통계 으로 유의한 문제를 보 다. 비 칭(asymmetry)의 경우는 두뇌 발달에 있어 좌뇌의 발달이 우뇌의 발달에 비해 지연되는 증상을 나타낸다. 비 칭은 정서 곤란과 인지 곤란에 한 증거를 제

시하고[15], 한 우뇌의 과도한 발달은 우울증과 무력

증, 불안을 야기하며, 좌뇌의 발달의 경우는 인지

통합을 이루지 못 한다고 보고된다[16]. 본 연구 참여자 1의 경우 역시 우울과 무기력, 수면 장애 등의 증상에서 좌뇌, 우뇌의 알 비 칭을 포함하여 뇌 역에서

좌우뇌의 비 칭을 확인할 수 있었다. 한 연결성(coherence)에 있어서 각 뇌 역에서

의 연결성 하, 즉 각성의 문제는 외부 정보를 달하고 처리하는데 어려움이 존재한다[17]. 이러한 정보처리의 어려움과 연결성의 문제는 정서 으로는 우울과 무

기력을 보고하며, 수면장애에 향을 제공하거나 행동에 있어서 정확한 처리 능력에 어려움을 낳는다. 이는 연구 참여자1의 주 호소 문제에서 나타난 바와 같이. 우울과 무기력 증상을 보이며, 수면장애 어려움과 행동 인 측

면에 있어서 생활의 문제를 보여주기도 한다. 한 이러한 coherence의 문제는 경미한 인지장애를 나타내는 특징이 될 수도 있다[18]. 다음으로는 참여자 2의 정량화 뇌 분석 실시 결과

이다. 참여자 2는 폐안시 참여자 1의 결과와 상이하 다. 구체 으로 Z-score Summary에서 나타나듯 비 칭

(asymmetry), 연결성(coherence)의 문제가 경미하거나 표 화된 수치에서는 드러나지 않았다. 즉 참여자 2는 단순히 노화로 인한 경미한 인지 문제를 경험하고 있는

것으로 보고되었으며, 통계 인 수치에서는 유의하지 않

았다. Fig. 1에서 볼 수 있듯이 참여자 1은 비 칭, 연결성 등에 굵은 색을 보이며 각 뇌 역 에서 모두 표

시가 되었지만, 참여자 2의 뇌 분석 지도는 정상수

의 결과 수치를 보 다. 두 번째로는 개안시의 스마트 폰 과몰입 참여자 1과

스마트폰 비사용자인 연구 참여자 2에 한 정량화 뇌

분석 결과이다. 연구 참여자 1의 경우, 개안 시에도 폐안시와 동일하게 뇌 역 에서 비 칭(asymmetry), 연결성(coherence)의 문제를 나타내고 있지만 연구 참여자 2는 반 으로 비 칭, 연결성에서 표 화된 변환

값에 있어서 평균 수 의 수치와 색의 지도를 보여주고

있다. Fig. 2는 이를 가시화하여 표 화 수치로 비교하여

제시한 것이다. 선의 굵기가 굵고 많을수록 문제가 되며, 란색의 경우는 각성, 발달을 의미하며, 빨간색의 경우는 과 각성, 과 발달을 보여주는 결과이다. 녹색의 원형은 평균 수 에서 이상 문제가 나타나지 않음을 의

미한다. 따라서 참여자 1에 비해, 참여자 2는 정상 범주를 나타내고 있음을 알 수 있다. 다음은 이를 Mapping한 그림이다. 다음은 이를 표 화 수치로 분석한 Z-score를 표와 그래 로 나타낸 것이다.

Fig. 1. Qeeg analysis brain mapping results.

3.3 스마트폰 게임 과 몰입 사용자와 비사용

자군의 비대칭(Asymmetry)과 연결성

(Coherence)의 Z-score 수치 분석

3.3.1 비대칭 결과 분석

폐안시 결과부터 살펴보면, 연구 참여자 1은 부분의 표 화로 분석된 체 뇌 역에서 이상치를 기록하

고 있다. 란색의 경우는 발달 된 부분을 붉은색으로 표시된 부분은 고 발달된 부분으로 나타난다. 즉 참여자 1의 경우, 반 으로 폐안시 좌우뇌 모두 두엽 부분

에 서는 발달을 기록하고 있으며 C3인 두정엽 부분에 있어서는 고 발달로 나타났으며 진폭변동이 크고 안

정화되지 않았음을 보여주고 있다. 이에 비해 연구 참여자 2는 폐안시 좌측 두엽 Theta 역에서만 붉은색 표시가 되었으며 우측에 두엽과 후두엽 Delta 역에서

푸른색의 발달을 보여 주고 있으며 안정 인 그래

양상을 보이고 있다.

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Fig. 2. Analysis of asymmetric results.

아래의 그림은 의 Z-score FFT Amplitude Asymmetry의 수치를 그래 로 비교한 것이다. 왼쪽은 참여자1의 폐안시 비 칭 좌측 뇌 를 기록한 것이고 오른쪽은 참

여자 2의 폐안시 비 칭 좌측 뇌 를 기록한 것이다. 참여자 1의 경우는 진폭이 크며 불안정한 뇌 형을 그리

고 있었고, 참여자 2는 진폭이 작고 안정 인 뇌 형을

그리고 있었다. 오른쪽은 참여자들의 폐안시 우측 비칭(asymmetry) 뇌 를 Z-score FFT 수치를 입력하여 비교한 것이다. 연구 참여자 1의 경우는 진폭이 각 형별로 진폭이 크며 고르지 않은 형을 보이고 있다. 이에 비해 참여자 2의 경우 폐안시 우측 비 칭 뇌 의 경우

고른 형을 보이며 진폭이 크지 않았다.

Fig. 3. Comparison graph Analysis of asymmetric results

둘째, 개안시(Eye Open) 참여자 1은 부분의 표 화

로 분석된 체 뇌 역에서 이상치를 기록하고 있다. 란색의 경우는 발달 된 부분을 붉은색으로 표시된

부분은 고 발달된 부분이다. 참여자 1은 반 으로 개

안시 좌·우뇌 모두 두엽 부분(Fp1)부터 시작하여 F3치에서 Delta 역부터 Beta 역 역에 걸쳐 표

화 진폭 수치에 비해 발달을 기록(푸른색)하고 있다. 우뇌에서는 F4 역부터 시작하여 P4, 즉 두엽부터 후두엽에 걸쳐 고발달(붉은색)을 보이며 역의 진폭 차이를 나타내고 있다. 우뇌의 두정엽과 두엽의 비 칭

발달은 부정 정서에 향을 주는 것으로 나타나는데,

이러한 결과는 참여자1의 주호소문제와 맥락이 같음을 알 수 있다. 이에 비해 참여자 2의 경우는 개안시(Eye Open) 비 칭 양상을 보이지 않았다.

Fig. 4. Z-score FFT Amplitude Asymmetry mapping score

아래 그래 는 개안시 Z-score FFT Amplitude Asymmetry의 수치를 그래 로 비교한 것이다. 왼쪽은 참여자 1의 개안 시 비 칭 좌·우측 뇌 를 기록한 것이

고 오른쪽은 참여자2의 개안 시 비 칭 좌·우측 뇌 를

기록한 것이다. 그 결과 참여자 1의 경우는 진폭이 크며 비 칭 인 뇌 의 양상을 나타내고 있다. 한편 참여자 2의 경우는 진폭이 작고 칭 뇌 를 나타내고 있다.

Fig. 5. comparison graph Z-score FFT Amplitude Asymmetry

3.3.2 연결성 결과 분석

다음은 스마트 폰 과몰입 사용자와 비사용자의 연결

성(coherence) 분석 결과를 Z-score로 나타낸 것이다. 왼쪽이 참여자 1, 오른쪽이 참여자 2의 좌·우뇌 연결성(coherence) 결과이다.우선 폐안시 결과부터 구체 으로 살펴보면, 참여자1

은 연결성(coherence)에서 좌·우뇌 모두 각성(under arousal)이 나타나고 있다. 한 참여자1은 Sequential Montage에서 Longitudinal로 Fp1에서 F3, C3, O1에 이르기까지 연결성에 문제를 나타냈다. 이에 비해 참여자 2는 다른 특이 이 나타나지 않았다. 다음은 이를 구체으로 가시화하여 분석한 로 일 그림이다.

노인의 스마트 폰 게임 중독 경향에 따른 뇌파 비대칭(asymmetry)와 연결성(Coherehnce)의 정량화뇌파(QEEG) 비교 분석

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Fig. 6. Z-score coherence(EC)

다음 그림은 의 폐안시 Z-score FFT Coherence의 수치를 그래 로 비교한 것이다. 왼쪽이 참여자 1의 폐안 시 비 칭 좌·우측 뇌 를 기록한 것이고 오른쪽은 참

여자 2의 폐안 시 비 칭 좌·우측 뇌 를 기록한 것이다. 참여자 1의 경우는 좌측 뇌에서 Beta 역에서 연결성

이 격하게 V자를 나타냈다. 한 우측뇌에서 뇌 의

연결성 진폭이 고르지 않으며 불균형 이게 드러났으며

Beta 에서 진폭이 크게 연결성이 고르지 않게 나타난

것을 알 수 있었다. 이에 비해 연구 참여자2의 경우 뇌의 좌측 연결성의 경우 Alpha , Theta , Delta , Beta 역 모두 0을 심으로 일직선을 이루고 있음이 나타났다. 우측 뇌에서 역시 고른 분포를 보이며 연결성의 문제에 격한 변화를 일으키는 뇌 역은 나타나지

않았다.

Fig. 7. Comparison graph of the z-score coherence (Eye Closed)

다음은 개안시 연결성(Coherence) 분석 결과를 Z-score로 나타낸 것이다. 왼쪽은 참여자 1, 오른쪽은 참여자 2의 결과이다. 구체 으로 살펴보면 참여자 1은 연결성(coherence) 부분에 있어서 좌·우뇌 모두 각성(under arousal)이 나타나고 있다. 한 참여자 1은 Sequential Montage에 있어서 Longitudinal로 폐안 시에 비교해서 두엽을 제외한 F3, C3, O1에 이르기까지 뇌

역에서 연결성에 문제를 나타냈다. 그러나 참여자 2는

Theta에서 F3, C3, O1의 좌우반구에서 각성이 나타났다. 그러나 다른 뇌 역에서는 표 보다 각성

(under arousal) 혹은 고각성(over arausal) 증상은 나타나지 않았다.

Fig. 8. Z-score coherence(EO)

아래의 그래 는 개안시 Z-score FFT Coherence의 수치를 비교한 것이다. 왼쪽은 참여자 1, 오른쪽은 참여자 2의 개안 시 비 칭 좌·우측 뇌 를 기록한 것이다. 자세히 살펴보면, 참여자 1은 좌측 뇌에서 Beta 역

에서 진폭의 변화가 큰 것을 알 수 있었다. 한 우측뇌

에서 뇌 의 진폭이 고르지 않으며 불균형 이게 드러났

으며 특히 두엽에서의 뇌 진폭의 변화가 크고 고르

지 않아 연결성의 문제를 보이는 것으로 나타났다. 이에 비해 참여자 2의 경우 뇌 의 좌측 연결성의 경우 Alpha

, Theta , Delta , Beta 역 모두 고른 분포와 진폭의 변화가 크지 않았으며 우측 뇌에서 역시 고른 분포를

보이며 연결성의 문제에 격한 변화를 일으키는 진폭이

커지거나 변화가 있는 뇌 역은 나타나지 않았다.

Fig. 9. comparison graph of the z-score coherence (Eye opened)

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4. 논의 및 결론

본 연구에서는 스마트 폰 과몰입, 특히 게임 독증상을 나타내는 노인과 스마트 폰 비사용자 노인의 뇌 를

분석하여 이를 비교하 다. 이를 통해 노인들의 스마트폰 사용에 한 올바른 정보를 제공하고 건강한 스마트

기기의 활용성을 증가시키고자 하 다. 이에 따른 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 과몰

입 증상을 보이는 연구 참여자와 스마트폰 비사용자 노

인의 뇌 는 개폐안시 모두 비 칭(asymmetry)에서 차이를 보 다. 스마트 폰 과 몰입 사용자인 참여자 1은 좌·우뇌 비 칭에서 발달로 인한 발달지연을 나타냈

다. 이러한 두뇌 비 칭 상은 주로 분노, 불안, 우울장애를 가진 사람들에게서 나타나는 경향이라고 보고된다

[19]. 즉 좌우뇌 비 칭이 표 화 수치에서 벗어나 지연

발달이나 고발달을 이루어 비 칭 상이 발달하게 될

때 정서와 인지의 발달이 조화롭지 못하여 불안장애와

우울장애를 동반할 수 있다는 것을 의미한다. 국내에서도 두엽 좌우뇌 비 칭은 우울증 취약성을 의미하는

하나의 안정된 특성이 될 수 있다고 보고된다[16]. 본 연구에서도 참여자 1은 참여자 2에 비해 우울을 호소하고 수면장애를 가지고 있었다. 한 수면장애와 우울감을

해소하기 하여 지속 으로 스마트폰을 사용하며 두뇌

에 지속 인 향을 제공하고 있었다. 특히 참여자 1은 스마트폰 게임을 하면 수면을 잘 취할 수 있다는 잘못된

정보에 노출되어 있었으며, 이러한 잘못된 정보는 스마트폰 게임 과몰입 증상을 증가시키는 한 요인으로 작용

하 다. 둘째 스마트 폰 과몰입 증상을 보이는 노인과 스마트

폰 비사용자 노인은 개폐안시에 연결성에 있어 차이를

나타냈다. 참여자 1의 경우는 연결성 표 화 수에서

각성(under arousal)을 보 으며 Longitudinal한 상태로 FP1부터 시작하여 O1까지 각성으로 인하여 연결성에 문제가 있음이 드러났다. 하지만 참여자 2의 경우는 이러한 문제가 보이지 않았으며, 단지 Theta 에서 약한

각성을 보 다. 그러나 이러한 결과는 흔히 노년층에서 나타나는 결과로 보인다. 그러나 참여자 1의 경우, 동 연령 의 사람들과 비교 가능한 표 화 수 Z-score의 고속 푸리에 변환의 수를 비교했을 때, 이상 결과를 발견하 다. 이러한 연결성 하는 경도 인지 장애에 하여 민감도는 77.8 %, 특이도는 100%라고 보고된다[20].

참여자 1의 경우, 두엽부터 후두엽까지 이르는 종단

연결에 있어서 각성과 연결성 하는 인지장애를 측

해 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 정량화 뇌 분석이라는 도구를 활

용하여 스마트폰 게임 과몰입 증후를 모이는 노인의 뇌

는 스마트폰 비사용자와의 뇌 에 있어 좌·우뇌 비칭과 연결성의 차이가 존재하는 것을 보여주었다. 한

이러한 결과는 부정 정서인 우울, 불안과 일상생활에 부 응 측면을 보이는 수면장애부터 경도 인지장애를

측할 수 있는 수단으로써 정량화 뇌 (QEEG)를 진단도구로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

재 국내의 뇌 련한 연구는 주로 우울증과 련

한 연구가 주를 이루고 있으며, 이를 진단도구로 활용할 수 있음을 보고하고 있다. 그러나 ADHD와 간질처럼 뇌가 진단도구로 인정받기에는 여 히 타당성과 신뢰성

성을 인정받기에는 미흡한 것이 실이다. 한 뇌

분석의 특징으로 인하여 여 히 이를 명확하게 각

별로 분석하여 각 증상과 증후를 설명할 수 있는 임상

자료가 해외에 비해 국내에서는 부족한 것이 사실이다. 따라서 본 연구 역시 각 뇌 역별 분석이 아닌 가시

으로 표 화된 수치를 비교할 수 있는 칭성

(asymmetry)와 연결성(Coherence)을 결과로 제시하 으

며 이를 통해 스마트폰 과몰입 상과 비사용자의 차이

를 제시할 수 있었다. 물론 이에 한 심도 있는 자료 분석을 해서는 다른

진단 도구를 사용해야 하기 때문에, 여 히 QEEG 분석은 강력하지만 보조 도구로서 고려되어지고 있음을 확

인 할 수 있었다. 그리고 이러한 부분은 본 연구의 한계으로서 연구 상자를 선별하여 연구하는데 있어서 쉽

지 않음을 실 으로 반 하는 부분이다. 즉, 본 연구에 있어서도 상자 선정의 어려움이 존재하 으며 연구 참

여자 2인이라는 상의 한계를 가지고 있다. 그러나 정량화 뇌 분석은 기존의 심리상담이나 정신과 진단과

는 다르게 오염가능한 자기 보고식이 아니며, 침습 인

fMRI 혹은 MRI가 아니기 때문에 보다 더 안 한 상황

에서 진단 가능하다는 장 역시 확인 할 수 있었다. 한 노인을 상으로 실시할 경우 육체 피로도와 같은 부

분에 있어서 시간을 단축할 수 있으며, 구체 인 결과를

제시 할 수 있다는 장 도 존재하 다. 한 본 연구는

스마트폰 과몰입 증상을 보이는 노인의 뇌 가 연결성의

문제인 각성, 그리고 비 칭성으로 인한 발달의 문

노인의 스마트 폰 게임 중독 경향에 따른 뇌파 비대칭(asymmetry)와 연결성(Coherehnce)의 정량화뇌파(QEEG) 비교 분석

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제는 기존의 인지장애에서 보고되는 뇌 의 결과와 맥락

을 같이한다. 그러나 이러한 스마트 폰 과몰입 증상은 노인들을

상으로 한 스마트 기기 사용 정보 교육이 하게

이 지고 있지 않고 있음도 보여주었다. 본 연구의 참여자 1은 잘못된 정보를 해 듣고 수면에 도움을 받기 해 스마트폰 게임을 시작하 다. 한 노인은 스마트폰

독 경향이 다는 선입견으로 인해 노년층에 한 스

마트 폰 사용 교육이 이루어지지 않고 있는 것으로 보인

다. 따라서 본 연구는 향후 노인들에게 한 스마트 기

기 사용에 한 교육과 로그램의 필요성을 제언한다.

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한국산학기술학회논문지 제18권 제11호, 2017

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원 희 욱(Hee Wook Weon) [정회원]

•1984년 2월 : 연세 학교 간호학과

(학사)•2001년 8월 : 한국체육 학교 건강

리학과(석사)•2008년 7월 : 서울 벤처정보 학원

학교 경 학-뇌과학 (박사)•2009년 3월 ~ 2011년 11월 :

Gifted Talent center St. John's University (Post-doctoral course)

< 심분야>뉴로피드백, 뇌인지 과학, QEEG